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  • 二维表

    2013-04-25 21:39:53
    在关系模型中,数据结构表示为一个二维表,一个关系就是一个二维表(但不是任意一个二维表都能表示一个关系),二维表名就是关系名。表中的第一行通常称为属性名,表中的每一个元组和属性都是不可再分的,且元组的...
    在关系模型中,数据结构表示为一个二维表,一个关系就是一个二维表(但不是任意一个二维表都能表示一个关系),二维表名就是关系名。表中的第一行通常称为属性名,表中的每一个元组和属性都是不可再分的,且元组的次序是无关紧要的。
      常用的关系术语如下:
      记录 二维表中每一行称为一个记录,或称为一个元组。
      字段 二维表中每一列称为一个字段,或称为一个属性。
      域 即属性的取值范围。 
      关键字 在一个关系中有这样一个或几个字段,它(们)的值可以唯一地标识一条记录,称之为关键字(Key)。例如,在学生关系中,学号就是关键字。
      关系模式 对关系的描述称为关系模式,其格式为:
      关系名(属性名1,属性名2,…,属性名n)
      一个关系模式对应一个关系的结构,它是命名的属性集合。
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  • 对已有数据表进行一维和二维之间的转化: import pandas as pd ...如上图所示df是一个二维表。 # 将二维数据表转化为一维数据表: new_data = df.set_index('地区') # 将df中的地区一列设置为索引列 df1 = new_...

    对已有数据表进行一维和二维之间的转化:

    import pandas as pd
    
    # 读入数据:
    df = pd.read_excel('2dims.xls','Sheet1')
    df

    df的结构为:

    如上图所示df是一个二维表。

    # 将二维数据表转化为一维数据表:
    new_data = df.set_index('地区') # 将df中的地区一列设置为索引列
    df1 = new_data.stack()  # stack的返回对象df1是一个二级索引Series对象
    df2 = df1.reset_index() # 通过reset_index函数将Series对象的二级索引均转化为DataFrame对象的列值
    df2.columns = ['地区','时间','金额']
    df2

    df2的结构为:

    # 将一维数据表转化为二维数据表:
    s = pd.Series(list(df2['金额']),index=[df2['地区'],df2['时间']])  # 利用一维数据表df2构造一个二级索引Series对象
    df3 = s.unstack() # 对s执行stack的逆操作unstack
    df3

    df3的结构为:

    将SQL语句一维表形式的查询结果转化成二维表形式:

    说明:在数据库sql50中有一张学生成绩表grade(sid,cid,score),其中sid表示学生编号,cid表示课程编号,score表示课程成绩。

    grade表结构如下图所示:

    import pandas as pd
    import pymysql
    
    # 定义一个上下文管理器:
    class DataBase(object):
        
        def __init__(self,name,password):
            # 创建数据库连接
            self.conn = pymysql.connect('localhost','root',str(password),str(name),charset='utf8')
            # 创建cursor对象
            self.cursor = self.conn.cursor()
            
        def __enter__(self):
            return self.cursor  # 返回cursor对象,且这个cursor对象会被赋给with语句中as后面的变量
        
        def __exit__(self,exc_type,exc_value,traceback):
            self.cursor.close()    # 关闭游标对象
            self.conn.close()      # 断开数据库连接
            
     
    def main():
        with DataBase('sql50',883721) as db:
            db.execute('select * from grade')   # 执行sql语句
            content = db.fetchall()  # 获取数据(db中保存着查询结果集)
            df = pd.DataFrame(list(content))  # 将从数据库中查询出的数据放入DataFrame对象中
        return df
        
            
    if __name__ == '__main__':
        df = main()
    
    new_cols = ['sid','cid','score']
    df.columns = new_cols
    df.head()

    df部分数据如下图所示:

    将一维表形式的查询结果转化成二维表形式:

    # 将一维数据表转化为二维数据表:
    s = pd.Series(list(df['score']),index=[df['sid'],df['cid']])  # 利用一维数据表df2构造一个二级索引Series对象
    new_df = s.unstack() # 对s执行stack的逆操作unstack
    new_df

    new_df的结构为:

     

    参考:

    《Python for Data Analysis》2nd Edition

    https://blog.csdn.net/qq_41080850/article/details/85100641

    PS:本文为博主原创文章,转载请注明出处。

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  • 何谓一维表、二维表

    千次阅读 2012-08-31 13:25:36
    :经常看到关于一维表转为二维表二维表转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维表”呢? A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。 很多人容易将它与一维数组、二维...

    http://www.exceltip.net/thread-4554-1-1.html

    :经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维表”呢?
    A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。
    很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起,把“一维表”想象为只有一行或一列的表,这个想法是错误的。
    实际上,这里的“维”指的是分析数据的角度,因此,

    比如一个简单人事数据表如下:

    序号 姓名 年龄 博士 硕士 本科 大专及以下
    1 张三 36      
    2 李四 11      
    3 王老五 50      
    4 肖萍儿 11      
    5 李仨儿 45      
    6 黄蓉 12      
    7 严翠翠 33      


    表中的“博士、硕士、本科、大专及以下”从数据的角度来说,应该都是“学历”范畴,是人事档案中描述的一个因素,应该使用同一个字段,因此上面的表格可以称为一个“二维表”。而下面这个形式则为一维表:
    序号 姓名 年龄 学历
    1 张三 36 博士
    2 李四 11 硕士
    3 王老五 50 大专及以下
    4 肖萍儿 11 本科
    5 李仨儿 45 本科
    6 黄蓉 12 硕士
    7 严翠翠 33 大专及以下
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  • 二维表似乎是设计不符合规范的数据表,因此,在进行数据分析或可视化之前,最好先将二维表转换为一维表。 在Spotfire中,分别添加一维表和二维表数据并进行可视化设计,发现两者的差异很大。一维表优势明显,有图为...

    二维表似乎是设计不符合规范的数据表,因此,在进行数据分析或可视化之前,最好先将二维表转换为一维表。

    (转换方法,可参考本人另一篇文章:利用Excel将二维表转换为一维表)。

    在Spotfire中,分别添加一维表和二维表数据并进行可视化设计,发现两者的差异很大。一维表优势明显,有图为证。

    一维表:


    二维表:


    后记:

    正所谓有比较才有鉴别,数据结构果然很重要。这可能就是ETL中Transform的作用的体现了吧。如果不是将原始的二维表转换为一维表,根本就不好进一步的进行数据分析及可视化。

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  • 一维表转二维表(mysql)

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